Dataanmärkning

4 skäl till varför du behöver lägga ut ditt dataanteckningsprojekt på entreprenad

Att utveckla en AI-modell är dyrt, eller hur? För många företag kan bara tanken på att utveckla en enkel AI-modell få dem att anta att de skulle behöva miljontals dollar för att utveckla den. De visar sig ofta vara sanna också. Men varje kostnad du ådrar dig bör ge dig betydande avkastning. Det är det enda sättet du vet att du har investerat i något klokt.

Men det finns några utgifter som chefer eller företagare ådrar sig på grund av deras försumlighet, felräkningar eller dåligt beslutsfattande. Ett sådant stort misstag chefer gör är att bestämma om de vill föredra interna dataresurser och gruppmedlemmar för att kommentera sina datauppsättningar eller lägga ut hela processen.

Även om denna idé härrör från avsikten att spara på utgifter som är involverade i att lägga ut dataanteckningsprojekt, förbiser de ofta flera faktorer och beröringspunkter som i slutändan får dem att spendera mer i det långa loppet. Många intressenter har missuppfattningen att om de föredrar interna dataanteckningsmoduler kommer de att hjälpa dem att spara på utgifter och slutföra AI-utvecklingsprojekt till en anständig budget. Men det är där utgifterna börjar dyka upp.

Sådana beslut tvingar chefer att ådra sig förluster på grund av flera orsaker, inklusive brist på adekvata datauppsättningar eller kontaktpunkter för datagenerering, frånvaro av relevant data, ett överflöd av ostrukturerad och orenad data, overheadkostnader för att träna teammedlemmar att kommentera data, hyra eller köpa anteckningsprogramvara , och mer.

I det långa loppet slutar de med att spendera två gånger eller mer än vad de skulle spendera på att lägga ut hela projektet på entreprenad. Så om du fortfarande är i ett dilemma om du ska satsa på leverantörer av datakommentarer eller sätta ihop ett internt team, här är några ögonöppnande insikter.

4 anledningar till att du behöver lägga ut dina dataanteckningsprojekt på entreprenad

  1. Expertdataannotatorer

    Expertdataannotatorer Låt oss börja med det uppenbara. Datakommentarer är utbildade proffs som har rätt domänexpertis som krävs för att utföra jobbet. Även om datakommentarer kan vara en av uppgifterna för din interna talangpool, är detta det enda specialiserade jobbet för datakommentarer. Detta gör en enorm skillnad eftersom annotatorer skulle veta vilken anteckningsmetod som fungerar bäst för specifika datatyper, de bästa sätten att kommentera massdata, rensa ostrukturerad data, förbereda nya källor för olika datauppsättningstyper och mer.

    Med så många känsliga faktorer inblandade skulle dataannotatorer eller dina dataleverantörer se till att den slutliga informationen du får är oklanderlig och att den kan matas in direkt i din AI-modell för utbildningsändamål.

  2. skalbarhet

    När du utvecklar en AI-modell är du alltid i ett tillstånd av osäkerhet. Du vet aldrig när du kan behöva fler mängder data eller när du behöver pausa förberedelserna för träningsdata ett tag. Skalbarhet är nyckeln för att säkerställa att din AI-utvecklingsprocess sker smidigt och denna sömlöshet kan inte uppnås bara med dina interna proffs.

    Det är bara de professionella dataannotatorerna som kan hålla jämna steg med dynamiska krav och konsekvent leverera nödvändiga mängder datauppsättningar. Vid det här laget bör du också komma ihåg att leverans av datauppsättningar inte är nyckeln, men att leverera maskinmatade datauppsättningar är det.

Låt oss diskutera ditt krav på AI -utbildningsdata idag.

  1. Eliminera intern fördom

    En organisation är fångad av ett tunnelseende om man tänker efter. Bunden av protokoll, processer, arbetsflöden, metoder, ideologier, arbetskultur och mer, kan varje enskild anställd eller en gruppmedlem ha mer eller mindre en överlappande övertygelse. Och när sådana enhälliga krafter arbetar med att kommentera data finns det definitivt en chans att fördomar smyger sig in.

    Och ingen partiskhet har någonsin gett in goda nyheter till någon AI-utvecklare någonstans. Införandet av partiskhet innebär att dina maskininlärningsmodeller är benägna mot specifika övertygelser och inte levererar objektivt analyserade resultat som det är tänkt. Bias kan ge dig ett dåligt rykte för ditt företag. Det är därför du behöver ett par fräscha ögon för att ha en konstant utkik efter känsliga ämnen som dessa och fortsätta att identifiera och eliminera fördomar från system.

    Eftersom utbildningsdatauppsättningar är en av de tidigaste källorna som partiskhet kan smyga sig in på, är det idealiskt att låta datakommentarer arbeta med att minska fördomar och leverera objektiva och mångsidiga data.

  2. Datauppsättningar av överlägsen kvalitet

    Som du vet har AI inte förmågan att bedöma utbildningsdatauppsättningar och berätta för oss att de är av dålig kvalitet. De lär sig bara av vad de än får mat. Det är därför som när du matar data av dålig kvalitet får de irrelevanta eller dåliga resultat.

    Överlägsen kvalitetsdatauppsättningar När du har interna källor för att generera datauppsättningar är det mycket troligt att du kompilerar datauppsättningar som är irrelevanta, felaktiga eller ofullständiga. Dina interna datakontaktpunkter utvecklar aspekter och att basera träningsdataförberedelser på sådana enheter kan bara göra din AI-modell svag.

    Dessutom, när det kommer till kommenterad data, kanske dina teammedlemmar inte exakt kommenterar vad de ska göra. Fel färgkoder, utökade begränsningsrutor och mer kan leda till att maskiner antar och lär sig nya saker som var helt oavsiktliga.

    Det är där dataannotatorer utmärker sig. De är bra på att göra denna utmanande och tidskrävande uppgift. De kan upptäcka felaktiga anteckningar och vet hur man får små och medelstora företag inblandade i att kommentera viktiga data. Det är därför du alltid får datauppsättningar av bästa kvalitet från dataleverantörer.

Inslag Up

Bortsett från dessa faktorer är den stora fördelen du kommer att ha när du lägger ut dataanteckningar till leverantörer och experter tid. AI-utveckling är komplex och du kommer att ha olika uppgifter och krav att arbeta med. Dataanteckning är ytterligare ett extra ansvar för dina teammedlemmar. När du lägger ut på entreprenad kan du låta dem spendera mer tid på uppgifter som faktiskt betyder något för ditt företag och ditt projekt.

Kort sagt, outsourcing av ditt dataanteckningsprojekt kan hjälpa dig att öka din interna produktivitet, få en snabbare tid till marknaden, ge dig mer tid att testa dina resultat och optimera algoritmer och mer. Om du vill spara mer tid är det bara att kontakta oss för alla dina behov av datakommentarer.

Vårt ensembleteam involverar små och medelstora företag, erfarna projektledare, datavetare och fler som arbetar med att leverera datauppsättningar av bästa kvalitet för ditt AI-projekt. Prata med oss ​​nu.

Social Dela